keras调用adam

在 Keras 中使用 Adam 优化器非常简单，只需要在模型编译时将优化器参数设置为 'adam' 即可。例如：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 创建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64, input_dim=100, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

在上面的代码中，我们创建了一个简单的神经网络模型，并使用 Adam 优化器进行训练。注意，我们还设置了损失函数为二元交叉熵，评估指标为准确率。

除了在模型编译时设置优化器参数为 'adam'，你还可以使用 Keras 中的 Adam 类来手动创建一个 Adam 优化器。例如：

from keras.optimizers import Adam

# 创建 Adam 优化器
adam = Adam(lr=0.001, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=None, decay=0.0, amsgrad=False)

# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=adam, metrics=['accuracy'])

在上面的代码中，我们手动创建了一个 Adam 优化器，并指定了一些参数，例如学习率、beta1 和 beta2 等。然后，我们将该优化器传递给模型编译方法中的 optimizer 参数。